Visualização de Dados

Aula 1

Prof. Washington Santos da Silva

IFMG - Campus Formiga

18 de agosto de 2025

Nesta Aula

Tópicos

  • Apresentação da Disciplina

  • Introdução ao RStudio

    • Configurando um Projeto RStudio para a disciplina

  • Tutoriais Recomendados

Sobre o Professor

Prof. Dr. Washington Santos da Silva

Formação Acadêmica

  • Doutorado em Estatística e Experimentação (UFLA)
  • Mestrado em Estatística e Experimentação (UFLA)
  • Graduação em Ecomomia (UFMG)

Áreas de Especialização

  • Estatística, Ciência de Dados e Econometria Aplicadas
  • Análise de Séries Temporais
  • Inferência Bayesiana

Experiência Profissional

  • Longa carreira na administração pública federal

Diretrizes para Aulas Mais Produtivas

🔊 Mantenha conversas em volume baixo

⌨️ Código com método:

95% dos erros são evitáveis com:

  • Atenção na digitação
  • Respeitar a sequência lógica de etapas
  • Revisão antes de pedir ajuda

🤝 Inteligência colaborativa:

  • Compartilhe conhecimento
  • Resolva questões técnicas simples com colegas próximos
  • Reserve ao professor as dúvidas conceituais complexas

💪 Capacidade de Resolver Problemas

Cada erro resolvido é uma evolução da sua habilidade analítica

Apresentação da Disciplina

Um Mundo de Ferramentas de Visualização

Ferramentas de Visualização

  • O que torna a linguagem R e o pacote ggplot2 diferentes — e por que você deve escolhê-lo em vez de ferramentas como MS Excel ou Power BI ou Tableau?

Resposta:

  • Reprodutibilidade

  • Personalização

  • Poder do código

Reprodutibilidade

Descrição

  • Quando geramos visualizações com código, cada etapa é explícita e repetível.

  • Podemos facilmente reutilizar ou ajustar o código para atualizar recursos visuais com novos dados, economizando tempo e garantindo consistência.

  • Ao contrário das ferramentas de apontar e clicar, uma abordagem de código em primeiro lugar oferece transparência, reprodutibilidade e eficiência incomparáveis.

Personalização

O que é Personalização?

Usar código para criar visualizações também abre a porta para a personalização completa:

  • ajustar o layout;
  • modificar cores e formas;
  • criar gráficos incomuns;
  • entre outras possibilidades.

Exemplo de Visualização com ggplot2

Figura 1: É hora de transformar gráficos padrão sem graça em visualizações profissionais!

Informações e Materiais

Site da Disciplina

Ambiente Computacional - Parte 1

Ambiente Computacional

Ferramentas do Ambiente Computacional

Introdução ao RStudio

O que é o RStudio?

Um Ambiente de Desenvolvimento Integrado

(Integrated Development Environment, IDE)

  • Ambiente de desenvolvimento que suporta múltiplas linguagens (R, Python, SQL, C++…), mas é especialmente útil para a linguagem R.

  • Facilita a escrita de código, gerenciamento de projetos, criação de documentos computacionais (arquivos quarto, scripts, notebooks…)

  • Integra ferramentas para desenvolvimento, depuração e publicação

Interface do RStudio

Figura 2: Interface do RStudio: 4 Painéis

Interface do RStudio

Painel Superior Esquerdo: - Editor de código - Documentos Quarto (.qmd) - Scripts R (.R)

Painel Inferior Esquerdo: - Console R (execução de comandos) - Terminal (acesso ao sistema)

Painel Superior Direito: - Ambiente (variáveis e objetos) - Histórico de comandos - Conexões - Git (controle de versão)

Painel Inferior Direito: - Arquivos - Pacotes - Ajuda - Visualização (gráficos, documentos HTML)

Instalação de Pacotes R

Usando a Guia Packages

Para instalar pacotes usando a guia Packages no RStudio:

  • Clique na guia Packages.

  • Clique em Install Packages.

  • Digite o nome de cada pacote que deseja instalar separados por um espaço ou vírgula na caixa de texto, ou copie os pacotes abaixo e cole na caixa de texto:

tidyverse here fs

Projetos RStudio

O que são projetos RStudio?

  • Unidades organizacionais para seu trabalho
  • Cada projeto tem seu próprio diretório de trabalho
  • Facilita a organização de arquivos relacionados
  • Permite integração com controle de versão (Git)

RStudio: Configurações Básicas

1. Definindo Git Bash como terminal padrão

  1. Considerando que você já tenha instalado Git for Windows, siga os passos abaixo:

  2. Clique em Tools → Global Options no menu superior

  3. Clique na aba Terminal, terceira de baixo para cima

  4. Na caixa New terminals open with, selecione Git Bash, em seguida, clique em Apply e depois em OK

  5. Agora, sempre que você abrir um terminal no RStudio, ele será o terminal do Git Bash, que é mais completo e funcional.

  6. Para abrir o terminal, clique na aba Terminal no painel inferior esquerdo do RStudio.

  7. Para verificar se o terminal está funcionando corretamente, digite git --version e pressione Enter. Você deve ver a versão do Git instalada.

RStudio: Configurações Básicas

2. Configurações básicas para Projetos RStudio

  1. Clique em Tools → Global Options no menu superior

  2. Na aba General, desmarque as seguintes opções:

  • “Restore most recently opened project at startup”
  • “Restore previously opened files on startup”
  • “Restore .Rdata into workspace at startup”
  • Em “Save workspace to .RData on exit”, selecione Never, em seguida, clique em Apply e depois em OK

Nota: A ideia é sempre começar com um ambiente limpo, sem objetos anteriores carregados.

Criando um projeto para a disciplina

Visão Geral

  • Nesta aula, vamos criar um projeto estruturado para nossas análises

  • Seguiremos um fluxo organizado usando GitHub, Git e RStudio

  • O objetivo é criar uma estrutura padronizada para todos os alunos

Criando um projeto para a disciplina

Por que criar projetos estruturados?

  • Organização dos arquivos e códigos

  • Facilidade para compartilhar seu trabalho

  • Reprodutibilidade das análises

  • Integração com controle de versão

  • Boas práticas para ciência de dados

Criando um projeto para a disciplina

Etapas do Processo

  1. Configurar Git localmente (em sua máquina)
  2. Criar repositório no GitHub
  3. Clonar repositório para sua máquina local
  4. Criar projeto RStudio a partir da pasta clonada
  5. Criar estrutura de pastas e adicionar arquivos
  6. Confirmar que tudo está pronto

Etapa 1: Configuração Local do Git

Configurando o Git Localmente

Antes de começar a usar o Git, é necessário fazer uma configuração inicial básica. Essa configuração identifica quem está fazendo as alterações e só precisa ser feita uma vez em cada computador.

Configure seu nome de usuário: Abra o Git Bash e;

  • Digite o comando:
git config --global user.name "nome_sobrenome"
  • Exemplo:
git config --global user.name "maria_silva"

Configure seu email:

  • Use o mesmo email que você usará (ou já usa) para sua conta no GitHub:
git config --global user.email "seu.email@exemplo.com"
  • Exemplo:
git config --global user.email "maria.silva@gmail.com

Verifique suas configurações globais:

  • Para conferir se tudo está correto:
git config --global --list

Anote seu nome de usuário e e-mail!

Etapa 2: Criando um Repositório no GitHub

2. Crie um Repositório no GitHub

  • Acesse sua conta no GitHub github.com, se não tiver, crie uma.

  • Selecione “Create repository”

  • No campo abaixo de Repository name, digite o nome do repositório: “visualizacao_dados_2025”

  • NÃO USE acentos, espaços vazios ou caracteres especiais!

  • Agora, apenas clique em “Create repository”, no canto inferior esquerdo da página.

Etapa 2: Criando um Repositório no GitHub

Figura 3: Exemplo de um repositório vazio recém criando no GitHub

Etapa 3: Clonando o Repositório

Como obter o link do repositório para clonar?

  1. Vá para a página do seu repositório no GitHub

  2. Selecione o link exibido em URL HTTPS, copie o endereço utilizando botão direito do mouse e clicando em copiar:

https://github.com/SEU-USUARIO/visualizacao_dados_2025.git

Etapa 3: Clonando o Repositório

3. Clone o Repositório (Windows)

Se você usa Windows:

  1. Crie uma pasta em seu computador onde deseja guardar o projeto

  2. Navegue até essa pasta pelo Windows Explorer

  3. Clique com o botão direito em um espaço vazio e selecione “Git Bash Here”

  4. No terminal Git Bash que abrir, digite git clone e cole o endereço do repositório clicando no botão direito do mouse e em Paste

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/visualizacao_dados_2025.git

Etapa 3: Clonando o Repositório

3. Clone o Repositório (Linux)

Se você usa Linux:

  1. Abra o terminal

  2. Navegue até a pasta onde deseja guardar o projeto usando o comando cd

  3. Digite git clone e cole o endereço do repositório em seguida:

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/visualizacao_dados_2025.git

Etapa 3: Clonando o Repositório

3. Clone o Repositório (MacOS)

Se você usa MacOS:

  1. Abra o terminal

  2. Navegue até a pasta onde deseja guardar o projeto usando o comando cd

  3. Digite git clone e cole o endereço do repositório em seguida:

git clone https://github.com/SEU-USUARIO/visualizacao_dados_2025.git
  1. Verifique se a pasta foi criada usando o Windows Explorer.

Etapa 4: Criando um Projeto RStudio

4. Crie um Projeto RStudio usando a Pasta Clonada

  1. Abra o RStudio

  2. Clique em Project → New Project

  3. Selecione Existing Directory

  4. Clique em Browse e navegue até a pasta “visualizacao_dados_2025” que você acabou de clonar

  5. Selecione a pasta e clique em Open

  6. Clique em Create Project

  7. Projeto Criado!

Etapa 5: Criar Estrutura de Pastas do Projeto

Estrutura do Projeto

  • Vamos criar um projeto RStudio para a disciplina com a seguinte estrutura:
vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│   ├── brutos/      # Arquivos originais (não editar)
│   └── limpos/      # Dados preparados (scripts mostram como gerar)
├── relatorios/      # Relatórios Quarto (.qmd)
|── scripts/         # Scripts R (.R) 
├── atividades/      # Listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md        # Documentação do projeto

Etapa 5: Criando a Estrutura de Pastas do Projeto

Opção 1: Usando o Windows Explorer

No RStudio, no painel Files (canto inferior direito):

  1. Clique em New Folder e crie a pasta “dados”

  2. Dentro da pasta “dados”, crie as subpastas “brutos” e “limpos”

  3. Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “relatorios”

  4. Dentro da pasta “relatorios”, crie a subpasta “01-relatorio”

  5. Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “scripts”

  6. Volte à pasta principal, clique em “New Folder” e crie a pasta “atividades”

Etapa 5: Criando a Estrutura de Pastas do Projeto

Opção 2: Usando o Terminal Git Bash

  1. Abra o Terminal Git Bash no RStudio (aba Terminal, canto inferior esquerdo)

  2. Digite os seguintes comandos, um por vez, pressionando Enter após cada um:

mkdir dados
mkdir dados/brutos
mkdir dados/limpos
mkdir relatorios
mkdir relatorios/01-relatorio
mkdir scripts
mkdir atividades
  1. Verifique se as pastas foram criadas usando o Windows Explorer ou o comando ls no terminal.

Etapa 5: Criando a Estrutura de Arquivos do Projeto

Adicionando o Primeiro Relatório com Windows Explorer

  1. Acesse a página Cronograma do site da disclina e baixe o arquivo 01-relatorio.zip

  2. Use o Windows Explorer para encontrar o arquivo baixado.

  3. Descompacte o arquivo anterior e copie/recorte o arquivo 01-relatorio.qmd

  4. Salve-o dentro da pasta “relatorios/01-relatorio”

Descompactando arquivos ZIP

Como descompactar arquivos ZIP?

  • Windows: Clique com o botão direito no arquivo ZIP → Extract All

  • MacOS: Dê um duplo clique no arquivo ZIP (em versões atuais, um arquivo zip é automaticamente descompactado após o download)

  • Linux: Clique com o botão direito → Extract Here ou use o comando unzip no terminal

Etapa 5: Criando a Estrutura de Arquivos do Projeto

Adicionando o Primeiro Relatório com Git Bash

curl -L -O https://washingtonsilva.github.io/site_bach_visdados/arquivos/01-relatorio.zip && unzip 01-relatorio.zip -d relatorios/01-relatorio/ && rm 01-relatorio.zip && rm -rf relatorios/01-relatorio/__MACOSX

Etapa 5: Criando a Estrutura de Arquivos do Projeto

Importando e alocando o arquivo dados-simulados.csv

  1. Acesse a página Cronograma do site da disclina e baixe o arquivo dados.zip

  2. Use o Windows Explorer para encontrar o arquivo baixado.

  3. Descompacte o arquivo anterior e copie/recorte o arquivo dados-simulados.zip

  4. Salve-o dentro da pasta “dados/brutos/”

Etapa 5: Criando a Estrutura de Arquivos do Projeto

Adicionando o arquivo dados-simulados.csv com Git Bash

curl -L -O https://washingtonsilva.github.io/site_bach_visdados/arquivos/dados.zip && unzip dados.zip -d dados/brutos/ && rm dados.zip && rm -rf dados/brutos/__MACOSX

Etapa 5: Criando a Estrutura de Pastas do Projeto

Verificando o Projeto

Você pode verificar a estrutura do seu projeto usando a função dir_tree() do pacote fs.

Digite no Console R:

fs::dir_tree()

Seu projeto deve ter uma estrutura similar a esta:

vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│   ├── brutos/       # arquivos originais 
│   └── limpos/       # dados preparados 
├── relatorios/       # relatórios Quarto (.qmd)
│   ├── 01-relatorio/ # pasta do primeiro relatório
|── scripts/          # scripts R (.R) 
├── atividades/       # exercícios e avaliações (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md         # documentação do projeto

Projeto Criado!

Parabéns!!! 👏

  • Você acaba de criar um projeto estruturado para a disciplina

  • Esta estrutura organizará nosso trabalho ao longo do semestre

  • Nos próximos encontros, aprenderemos a utilizar o RStudio,Sistema Quarto, R, Git e GitHub para análise de dados

Arquivo README.md

Definição e importância

  • É um arquivo de documentação em formato Markdown que serve como porta de entrada para seu repositório.

  • Normalmente, é o primeiro arquivo que as pessoas visualizam ao acessar seu repositório no GitHub.

  • Funciona como a “página inicial” do seu projeto, explicando:

    • O que é o projeto
    • Como utilizá-lo
    • Como ele está organizado
    • Outras informações relevantes

  • Benefícios para a disciplina:

    • Documenta seu trabalho de forma organizada
    • Facilita a avaliação do professor
    • Serve como portfólio para seu aprendizado
    • Desenvolve boas práticas de documentação

Como criar um arquivo markdown no RStudio?

Passos

No menu superior do RStudio clique em:

  • File -> New File -> Markdown File

  • Salve o arquivo com o nome README.md na raíz do seu projeto RStudio.

Template README.md para seu Projeto

# Visualização de Dados — Bacharelado em Administração (2025/2)

Repositório pessoal da disciplina **Visualização de Dados** (30h, noturno) 
do IFMG – Campus Formiga. 

Este repositório consiste em um projeto RStudio que será utilizado para 
desenvolver as atividades práticas da disciplina, incluindo a criação de 
relatórios quarto e de scripts R para a produção de visualizações e 
relatórios.


## Organização do Repositório

vissualizacao_dados_2025/
├── dados/
│   ├── brutos/      # arquivos de dados originais
│   └── limpos/      # arquivos de dados processados
├── relatorios/      # relatórios em Quarto (.qmd)
|── scripts/         # scripts R (.R) 
├── atividades/      # listas de exercícios (.qmd)
├── visualizacao_dados_2025.Rproj # Arquivo do projeto RStudio
└── README.md        # documentação pessoal do projeto

README.md = “Diário de bordo”

Como manter seu README atualizado

  • Atualize o README.md à medida que a disciplina e o seu conhecimeto avançam
  • Utilize este arquivo como um “diário de bordo” do seu aprendizado
  • Adicione detalhes sobre desafios superados e soluções encontradas

Arquivo .gitignore

O que é um .gitignore?

  • Um arquivo oculto de texto que especifica quais arquivos e pastas não devem ser rastreados pelo Git.

  • É útil para evitar conflitos e garantir que apenas arquivos importantes sejam rastreados.

Por que ignorar arquivos no Git?

Arquivos Desnecessários

Arquivos temporários ou gerados automaticamente

  • .Rhistory, .RData: Histórico e dados da sessão do R.
  • _cache/: Arquivos de cache que podem ser recriados.
  • .Rproj.user/: Configurações pessoais do RStudio.

Arquivos específicos do sistema operacional

  • Thumbs.db, .DS_Store: Arquivos de metadados do Windows/Mac.

Arquivos de saída/resultados

  • Documentos gerados (pdf…): São resultado do código, não o código em si.

  • Podem ser muito grandes, mudar frequentemente.

Copie/Cole no arquivo .gitignore do seu projeto

# Arquivos de sistema do Windows
Thumbs.db
Desktop.ini

# Arquivos de sistema do MacOS
.DS_Store

# Arquivos do RStudio
.Rproj.user/
.Rhistory
.RData
.Ruserdata

# Arquivos temporários R
*_cache/
/cache/

# Arquivos de saída
*.pdf
*.html


# Arquivos temporários
*~
.~lock.*
*.tmp
*.bak

Benefícios de um bom .gitignore

Descrição

  • Repositórios mais limpos e leves

    • Menos arquivos = downloads e operações mais rápidas
    • Evita ocupar espaço com arquivos regeneráveis

  • Evita conflitos desnecessários

    • Arquivos de configuração pessoal causariam conflitos entre colaboradores
    • Arquivos binários (PDF, imagens) são difíceis de resolver em conflitos

  • Mantém o foco no que importa

    • Apenas o código-fonte e dados essenciais são versionados
    • Facilita a revisão de mudanças significativas

Tutoriais Recomendados

Tutoriais

Para a próxima aula, revise os seguintes tutoriais:

Referências

CHANG, W. R Graphics Cookbook. 2. ed. Sebastopol, CA: O’Reilly Media, 2025.
FARIA, P. D. Introdução à Linguagem R: Seus Fundamentos e sua Práticahttps://pedropark99.github.io/Introducao_R/, 2024.
WICKHAM, H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. 3. ed. Cham: Springer, 2025.